В работе проведен анализ существующих методов извлечения именованных сущностей из текстов на русском языке. Сформулированы эквивалентная задача классификации и правила разметки именованных сущностей. Предложены подходы, позволяющие повысить эксплуатационные качества классификаторов. Проведен численный эксперимент, в ходе которого обучено несколько моделей. Продемонстрированы преимущества использования предложенных подходов по отдельности и в совокупности.
Целью настоящей работы является использование методов математического моделирования и разработка математического обеспечения для оптимизации предварительно рассчитанного операционного плана с целью минимизации отклонения вовлечения компонентов в многопериодных смешениях от интегральных значений календарного плана НПЗ.
В работе исследуются методы анализа данных для оптимизации учебных процессов, представлены правила построения моделей анализа данных. Проводится предварительная обработка входящих данных для последующей подстановки в модель. Выполнена программная реализация алгоритма анализа данных и отображения данных на графике. Полученная модель анализа данных встроена в приложение для оптимизации составления расписания и повышения эффективности учебного процесса.
Исследуются существующие модели теории массового обслуживания. Произведены расчеты оценки эффективности потока данных для обеспечения пропускной способности между компьютерами и сервером. Проведено тестирование и сравнительный анализ потока данных. Определены дальнейшие перспективы исследования вариантов для оценки эффективности потока данных.
С учетом возрастания размера видео и его качества, возросла необходимость повышения качества сжатия видео, что привело к возникновению новых способов сжатия видео. Также одной из причин появления новых методов является передача видео через стриминговые сервисы. Целью данного исследования является изучение способов сжатия видео и определение сфер применения данных способов. Для достижения поставленной цели был сформирован ряд задач, к которым относится, изучение структуры стримингового сервиса, анализ входной и выходной информации, изучение способов сжатия видео. Итоговым результатов данной работы является вывод, какой способ подходит к определенной сфере и выборе конечного способа для дальнейшего исследования.
Цель исследования - построить модель машинного обучения для декомпозиции текстовой формулировки компетенции. В данной статье рассматриваются методы представления компетенции как множества ключевых слов и терминов. Основное содержание исследования составляет анализ применения двух моделей: BERTopic и ARTM. Описываются основные этапы исследования: сбор и предобработка данных, обучение моделей, анализ и интерпретация результата. В заключении раскрываются преимущества и недостатки применения таких моделей, а также последующие направления исследования.
В статье описан алгоритм Кавош (Kavosh) для поиска сетевых мотивов (или статистически важных подграфов). Приведены зависимости скорости работы, полученные в результате апробации данного алгоритма на языке программирования Python. Разработанный прототип веб-приложения Motif App применим как для анализа ориентированных, так и неориентированных графов.
В статье предложена реализация простого интеллектуального помощника, работающего по модели классификации намерений. Предложен алгоритм распределенной платформы, которая определяет намерение пользователя и отвечает заготовленным ответом в один из каналов. Представлен пайплайн обработки данных и модель, работающая с полными и разреженными признаками. Обучены несколько архитектур, выбрана лучшая, с учётом метрик быстродействия и точности.
Рассматриваются регулярные, контекстно-свободные и контекстно-зависимые грамматики, их основные свойства и возможности применения при создании документов на основе шаблона в формате LaTeX. Описывается конкретный набор грамматик, которые могут использоваться для разбора структуры документов, включая описание таблиц, списков и блоков текста. Применение данного подхода может значительно упростить и автоматизировать процесс создания и редактирования документов.
В статье представлен метод встраивания данных, основанный на стеганографических алгоритмах, который скрывает информацию в изображениях SVG формата. Встраивание скрытых данных производится с помощью классов. Алгоритм извлечения данных происходит с помощью тэгов по атрибуту. Проведено экспериментальное исследование устойчивости предложенного алгоритма. Для эксперимента было выбрано 100 сайтов с произвольным количество изображений формата SVG. В такие изображения встроена информация разного размера, скрытая в классах дочерних svg тэгов. Предложенный алгоритм может быть использован для передачи скрытых данных в сети Интернет и встраивания цифровых водяных знаков.